2016年6月份，工信部等部门发布的《“互联网”人工智能三年行动实施方案》(以下简称《方案》)指出，智能安防将作为人工智能产品创新的重点应用推广领域。《方案》提出，实施智能安防推广工程，鼓励安防企业与互联网企业开展合作，研发集成图像与视频精准识别、生物特征识别、编码识别等多种技术的智能安防产品，推动安防产品的智能化、集约化、网络化。

《方案》的发布，为AI在安防行业的深度应用提供了政策性的引导和支持，将原先由部分企业主导的安防人工智能创新应用催生成了产业共识，也将加快安防智能化发展的速度。

​ AI加持下的智能安防效能表现

随着深度学习算法的突破，安防领域目标识别、物体检测、场景分割、信息提取标签化、数据检索等各项技术应用也在不断取得新的进展，相比于传统智能带来的应用效果，AI深度智能的效能提升尤为显著，具体表现在：

准确率更高。应用深度学习算法的深度智能设备，可以从原始数据中提取具有高阶语义、表达能力强的特征，这些特征往往使得分类效果更好，从而使得识别分类对象的准确率更高，也就是说：深度学习让智能有了质的飞跃;

环境适应性更强。同样是环境特征的提炼，深度学习算法可以自行提取更丰富、更适合的特征参数，从而达到更强的环境适应性。这就意味着，深度学习的产品可以应用到更广泛的环境当中;

识别种类更丰富。理论上只要有足够多的样本进行训练，深度学习能够实现比较精准的目标分类识别，自主特征识别的特点，又让深度学习特别适用于抽象、复杂的关于人的特征、行为的分析领域。

安防恰好具有数据可得性高、数据层次丰富的特征，如今安防监控领域已进入数据“大爆炸”的时代,面对井喷式增长的视频监控数据量，只停留在浅层次分析识别的传统智能算法，已无法满足深层次数据价值挖掘的需求。因此，AI在安防行业的落地水到渠成。

人工智能的逐渐落地，正推动着主动安防理念的一步步深化，“AI+安防”充满诸多想象，也正给人们带来一个更加“聪明”的安全时代。

文章来源：安防知识网